[發(fā)明專利]一種基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201811450452.4
• 申請(qǐng)日: 2018-11-30
• 公開（公告）號(hào): CN109299752A
• 公開（公告）日: 2019-02-01
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 婁立云;謝翔;陳景
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 濟(jì)寧市創(chuàng)啟信息科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/62
• 分類號(hào): G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述方法包括：

海選模塊，任何與電池屬性有關(guān)的指標(biāo)均可納入到備選指標(biāo)庫；

初選模塊，剔除數(shù)據(jù)不可得等無效指標(biāo)；

篩選模塊，通過相關(guān)分析和聚類分析刪除冗余信息量大于閾值的指標(biāo)，計(jì)算各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)，將相關(guān)系數(shù)大于閾值的指標(biāo)進(jìn)行歸類，刪除信息重疊指標(biāo)；

優(yōu)選模塊，計(jì)算信息熵，結(jié)合聚類分析的樹狀分類圖譜與指標(biāo)數(shù)量復(fù)雜度，最終留選顯著性最高的指標(biāo)。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述海選模塊的任何指標(biāo)可以是電池的內(nèi)在固有屬性指標(biāo)，也可以是測(cè)量指標(biāo)，還可以是其衍生指標(biāo)。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述篩選模塊顯著性值為t統(tǒng)計(jì)量，該統(tǒng)計(jì)量服從n-2個(gè)自由度的t分布，概率界限可選擇1％至5％。

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述篩選模塊的閾值為0.9至1。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述聚類分析的距離為相關(guān)系數(shù)距離。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述聚類分析中的相關(guān)系數(shù)矩陣可以替換的歐式距離。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述優(yōu)選模塊的顯著性可以使用表示信息量的信息熵來判別，信息熵

式1中，p_i為離散型系統(tǒng)狀態(tài)的概率，i為系統(tǒng)狀態(tài)數(shù)，m為系統(tǒng)狀態(tài)最大值，且定義當(dāng)概率為0時(shí)，熵為零；H為指標(biāo)的信息熵值。

8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述優(yōu)選模塊復(fù)雜度可以根據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)與需求留選指標(biāo)，應(yīng)在聚類分析圖譜中，由大類到小類進(jìn)行分類，在每個(gè)類別中均衡選擇指標(biāo)，分類的數(shù)量可以人為決策。

9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于聚類與信息熵的廢舊動(dòng)力電池一致性指標(biāo)的優(yōu)選方法，其特征在于，所述優(yōu)選模塊復(fù)雜度指標(biāo)的數(shù)量，是對(duì)篩選指標(biāo)進(jìn)行主成分分析，為特征根大于1時(shí)的主成分個(gè)數(shù)。